大数据相关岗位在北美科技行业的需求一直在增长，很多公司都在处理海量的用户数据、日志数据或者交易数据，因此需要具备处理、清洗、分析这些数据能力的工程师。对于读CS专业的学生来说，如果在学校课程或项目中接触过分布式系统、数据处理框架或者数据可视化工具，大数据方向可以成为一个很实用的求职方向。常见的职位包括 Data Engineer、Big Data Engineer，有些公司也会将这类岗位归在 Software Engineer 或 Analytics Engineer 下，具体的职责根据公司不同略有差异。
面试流程通常分几轮，先是在线笔试（OA），然后是一到两轮技术面试，之后可能还会有系统设计或者行为面试。在线笔试一般是算法题，题型和LeetCode上常见的差不多，难度中等偏上。大数据岗位不会特别强调极限算法技巧，但基本的数据结构、字符串处理、哈希、堆排序、滑动窗口这些必须掌握。技术面试中，面试官更关注候选人对大数据工具的熟悉程度，比如 Hadoop、Spark、Kafka、Hive、Airflow 等。常见问题包括 Spark 中 RDD 和 DataFrame 的区别、Kafka 如何保证消息不丢、Hive 如何优化查询性能等，这些题都偏向实践，最好是自己动手做过项目，有真实的场景和解决思路。
有些公司会加入系统设计部分，问你如何设计一个日志分析系统、用户行为数据平台或实时流处理系统，考察你对数据管道、数据格式、容错性、系统扩展性的理解。大数据面试不光是理论考察，更多是结合场景看你有没有实战经验，是否知道工具的应用边界和优化手段。在回答问题时，能够清晰讲出为什么选某种技术、处理流程是怎样的、有没有遇到过问题，是面试加分项。
行为面试也不能忽视，特别是在大公司，比如 Amazon、Google 这类企业，对沟通能力、合作能力和项目驱动力都比较看重。提前准备几段能体现你如何解决问题、如何推动项目进展的经历，尽量用清楚、具体、有数据的方式讲出来。大数据面试虽然涉及面广，但准备方向是明确的，建议围绕实用工具、项目经验和系统思维去深入，结合刷题和真题模拟，把握节奏，一步步提升。
